ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் ஏன் கருதப்படுகிறது?
தரவு தயாரித்தல் மற்றும் கையாளுதல் பல முக்கியமான காரணங்களால் ஆழமான கற்றலில் மாதிரி மேம்பாட்டு செயல்முறையின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதியாக கருதப்படுகிறது. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள் தரவு-உந்துதல் கொண்டவை, அதாவது அவற்றின் செயல்திறன் பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் மற்றும் பொருத்தத்தை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடைவதற்காக, அது
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும் சூழலில் தரவை சமநிலைப்படுத்துவதற்கு முன் அதை எவ்வாறு முன்கூட்டியே செயலாக்குவது?
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளைக் கணிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் வலையமைப்பை (RNN) உருவாக்குவதில் முன்-செயலாக்கத் தரவு ஒரு முக்கியமான படியாகும். RNN மாதிரியால் திறம்படப் பயன்படுத்தக்கூடிய பொருத்தமான வடிவமைப்பிற்கு மூல உள்ளீட்டுத் தரவை மாற்றுவது இதில் அடங்கும். RNN வரிசை தரவை சமநிலைப்படுத்தும் சூழலில், பல முக்கியமான முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் உள்ளன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், RNN வரிசை தரவை சமநிலைப்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
கிரிப்டோகரன்சி விலைகளைக் கணிக்க RNNகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு தரவை எவ்வாறு முன்கூட்டியே செயலாக்குவது?
கிரிப்டோகரன்சி விலைகளை மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) பயன்படுத்தி திறம்பட கணிக்க, மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் வகையில் தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது மிகவும் முக்கியமானது. முன்செயலாக்கம் என்பது RNN மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்குப் பொருத்தமான ஒரு வடிவமைப்பிற்கு மூலத் தரவை மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த பதிலில், கிரிப்டோகரன்சியை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் உள்ள பல்வேறு படிகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், கிரிப்டோகரன்சி-முன்கணிப்பு ஆர்.என்.என் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
தரவு சட்டகத்திலிருந்து ஒரு கோப்பிற்கு தரவை எழுதுவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
தரவு சட்டகத்திலிருந்து ஒரு கோப்பில் தரவை எழுத, பல படிகள் இதில் அடங்கும். ஆழமான கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ ஆகியவற்றைக் கொண்ட சாட்போட்டை உருவாக்கி, தரவைப் பயிற்றுவிக்க ஒரு தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்துவதன் பின்னணியில், பின்வரும் படிகளைப் பின்பற்றலாம்: 1. தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யுங்கள்: தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வதன் மூலம் தொடங்கவும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், பயிற்சி தரவுக்கான தரவுத்தளம், தேர்வு ஆய்வு
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்செயலாக்குவதற்கு பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை என்ன?
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான படியாகும், குறிப்பாக காகில் போட்டியில் நுரையீரல் புற்றுநோயைக் கண்டறிதல் போன்ற பணிகளுக்கான 3D கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (CNNs) சூழலில். முன்செயலாக்கத்தின் தரம் மற்றும் செயல்திறன் மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் ஒட்டுமொத்த வெற்றியை கணிசமாக பாதிக்கலாம்
முன்செயலாக்கப் படியில் "மாதிரி_கையாளுதல்" செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் முன்செயலாக்கத்தில் "மாதிரி_ஹேண்ட்லிங்" செயல்பாடு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உள்ளீட்டு தரவு மாதிரிகளை மேலும் செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்விற்கு தயார்படுத்தும் வகையில் கையாளுதல் மற்றும் கையாளுதல் இதன் நோக்கம் ஆகும். மாதிரிகளில் பல்வேறு செயல்பாடுகளைச் செய்வதன் மூலம், தரவு பொருத்தமானதாக இருப்பதை இந்தச் செயல்பாடு உறுதி செய்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, முன் செயலாக்கம் இணைக்கப்பட்டது, தேர்வு ஆய்வு
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு தரவுத்தொகுப்பை சுத்தம் செய்வது ஏன் முக்கியம்?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன் தரவுத்தொகுப்பைச் சுத்தம் செய்வது பல காரணங்களுக்காக முக்கியமானது. தரவுத்தொகுப்பின் தரம் மற்றும் துல்லியம் KNN அல்காரிதத்தின் செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை நேரடியாக பாதிக்கிறது. இந்த பதிலில், KNN அல்காரிதத்தின் பின்னணியில் தரவுத்தொகுப்பை சுத்தம் செய்வதன் முக்கியத்துவத்தை ஆராய்வோம், அதன் தாக்கங்கள் மற்றும் நன்மைகளை எடுத்துக்காட்டுவோம்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரிப்பது ஏன் முக்கியம்?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான பயிற்சிக்கு தரவுத்தொகுப்பை சரியாகத் தயாரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. நன்கு தயாரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு மாதிரிகள் திறம்பட கற்றுக்கொள்வதையும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்வதையும் உறுதி செய்கிறது. இந்த செயல்முறை தரவு சேகரிப்பு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு பெருக்குதல் உள்ளிட்ட பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. முதலாவதாக, தரவு சேகரிப்பு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது அடித்தளத்தை வழங்குகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், TensorFlow.js, இயந்திர கற்றலுக்கான தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரித்தல், தேர்வு ஆய்வு
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
மாடலைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முன் ஃபேஷன்-எம்என்ஐஎஸ்டி தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது, தரவு சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டு இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு உகந்ததாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யும் பல முக்கியமான படிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த படிகளில் தரவு ஏற்றுதல், தரவு ஆய்வு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு மாற்றம் மற்றும் தரவு பிரித்தல் ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு படியும் தரவுத்தொகுப்பின் தரம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு பங்களிக்கிறது, துல்லியமான மாதிரி பயிற்சியை செயல்படுத்துகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், கெராஸின் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனில் தவறாகப் பெயரிடப்பட்ட படங்கள் அல்லது பிற சிக்கல்களைக் கண்டறிந்தால் நீங்கள் என்ன செய்யலாம்?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுடன் பணிபுரியும் போது, தவறாக பெயரிடப்பட்ட படங்கள் அல்லது மாதிரியின் செயல்திறனில் பிற சிக்கல்களை சந்திப்பது அசாதாரணமானது அல்ல. தரவை லேபிளிடுவதில் மனித தவறு, பயிற்சி தரவில் உள்ள சார்பு அல்லது மாதிரியின் வரம்புகள் போன்ற பல்வேறு காரணங்களால் இந்த சிக்கல்கள் எழலாம். இருப்பினும், இவற்றை நிவர்த்தி செய்வது முக்கியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஆட்டோஎம்எல் விஷன் - பகுதி 2, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2